La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto aspiracional para transformarse en una herramienta concreta de eficiencia y ventaja competitiva en el mundo corporativo. Sin embargo, muchos ejecutivos se preguntan ¿por dónde y cómo empezar?
Según Gonzalo Garcia, vicepresidente de Ventas de Fortinet para América del Sur, el punto de partida no debe ser un megaproyecto que abarque toda la organización, sino un caso de uso específico, medible y con impacto tangible en un área de negocio. «Todo comienza con un caso de uso puntual. No se trata de transformar toda la organización de la noche a la mañana, sino de identificar una situación concreta donde la inteligencia artificial pueda generar una mejora significativa y medible», explica.
Empezar con un Caso de Éxito
Por ejemplo, en una empresa de servicios, implementar un modelo de IA que gestione automáticamente las preguntas frecuentes puede reducir los tiempos de respuesta y liberar a los agentes humanos para tareas de mayor valor. «Este tipo de iniciativa es acotada, mensurable y con resultados visibles en semanas, lo que la convierte en un excelente primer paso», señala Garcia.
A partir de allí, la organización gana confianza, experiencia y métricas que permiten escalar hacia escenarios más sofisticados, como la personalización de la experiencia del cliente, la predicción de la demanda o la optimización logística. Lo esencial es comenzar con un caso de éxito, consolidar el aprendizaje y luego expandir gradualmente a nuevos frentes.
Datos y Talento: Pilares Fundamentales
Para lograrlo, es clave conformar un equipo multidisciplinario, considerando personas de tecnología, negocio y control de gestión, liderado por un Chief AI Officer (CAIO), quien actúe como puente entre la estrategia de negocio y la implementación tecnológica.
Además, los datos son el insumo más valioso: sin calidad, consistencia y gobernanza, ningún modelo de inteligencia artificial podrá producir resultados confiables. Por eso, antes de elegir un caso de uso, la alta gerencia debe evaluar si cuenta con datos suficientes y de buena calidad, y si existe la infraestructura y el talento para transformarlos en inteligencia accionable.
Decisión Tecnológica: LLM vs. SLM
Una vez elegido el caso de uso, la discusión inevitable pasa por la arquitectura tecnológica. Aquí aparecen dos enfoques: los Large Language Models (LLM), capaces de procesar información a gran escala con resultados sofisticados, y los Small Language Models (SLM), más livianos, económicos y fáciles de entrenar con datos específicos de la empresa.
Según Garcia, la decisión no debe ser binaria. Una estrategia híbrida puede aprovechar la escala de un LLM para tareas generales y un SLM especializado para funciones críticas con datos sensibles. Esto es especialmente relevante en el ámbito de la ciberseguridad, donde los SLM on-prem o en nubes privadas deben integrarse con soluciones robustas de seguridad, mientras que los LLM públicos deben restringirse a casos no críticos.
Pensar Estratégico, Ejecutar Táctico
En conclusión, implementar IA en un área de negocio no es un salto al vacío, sino una secuencia lógica: empezar con un caso de uso puntual, elegir la tecnología adecuada considerando costos y seguridad, y finalmente escalar a una estrategia que abarque la organización. La clave está en construir desde lo pequeño, con impacto rápido, pero diseñando la arquitectura con visión de futuro.
La inteligencia artificial no es un fin en sí mismo, sino un medio para transformar procesos, mejorar la eficiencia y abrir nuevas oportunidades de negocio. La pregunta no es si usar IA, sino cómo y dónde comenzar hoy.
